Summary

Background

 Diabetes is presently classified into two main forms, type 1 and type 2 diabetes, but type 2 diabetes in particular is highly heterogeneous. A refined classification could provide a powerful tool to individualise treatment regimens and identify individuals with increased risk of complications at diagnosis. 

Methods

 We did data-driven cluster analysis (k-means and hierarchical clustering) in patients with newly diagnosed diabetes (n=8980) from the Swedish All New Diabetics in Scania cohort. Clusters were based on six variables (glutamate decarboxylase antibodies, age at diagnosis, BMI, HbA_1c, and homoeostatic model assessment 2 estimates of β-cell function and insulin resistance), and were related to prospective data from patient records on development of complications and prescription of medication. Replication was done in three independent cohorts: the Scania Diabetes Registry (n=1466), All New Diabetics in Uppsala (n=844), and Diabetes Registry Vaasa (n=3485). Cox regression and logistic regression were used to compare time to medication, time to reaching the treatment goal, and risk of diabetic complications and genetic associations. 

Findings

 We identified five replicable clusters of patients with diabetes, which had significantly different patient characteristics and risk of diabetic complications. In particular, individuals in cluster 3 (most resistant to insulin) had significantly higher risk of diabetic kidney disease than individuals in clusters 4 and 5, but had been prescribed similar diabetes treatment. Cluster 2 (insulin deficient) had the highest risk of retinopathy. In support of the clustering, genetic associations in the clusters differed from those seen in traditional type 2 diabetes. 

Interpretation

 We stratified patients into five subgroups with differing disease progression and risk of diabetic complications. This new substratification might eventually help to tailor and target early treatment to patients who would benefit most, thereby representing a first step towards precision medicine in diabetes. 

Funding

 Swedish Research Council, European Research Council, Vinnova, Academy of Finland, Novo Nordisk Foundation, Scania University Hospital, Sigrid Juselius Foundation, Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking, Vasa Hospital district, Jakobstadsnejden Heart Foundation, Folkhälsan Research Foundation, Ollqvist Foundation, and Swedish Foundation for Strategic Research.

The aim of the study was 1) to establish the prevalence of GAD antibodies (GADab) in a population-based study of type 2 diabetes in western Finland, 2) to genetically and phenotypically characterize this subgroup, and 3) to provide a definition for latent autoimmune diabetes in adults (LADA). The prevalence of GADab was 9.3% among 1,122 type 2 diabetic patients, 3.6% among 558 impaired glucose tolerance (IGT) subjects, and 4.4% among 383 nondiabetic control subjects. Islet antigen 2 antibodies (IA2ab) or islet cell antibodies were detected in only 0.5% of the GADab- patients. The GADab+ patients had lower fasting C-peptide concentrations (median [interquartile range]: 0.46 [0.45] vs. 0.62 [0.44] nmol/l, P = 0.0002) and lower insulin response to oral glucose compared with GADab- patients. With respect to features of the metabolic syndrome, the GADab+ patients had lower systolic (140 [29.1] vs. 148 [26.0] mmHg, P = 0.009) and diastolic (79.2 [17.6] vs. 81.0 [13.1] mmHg, P = 0.030) blood pressure values, as well as lower triglyceride concentrations (1.40 [1.18] vs. 1.75 [1.25] mmol/l, P = 0.003). GADab+ men had a lower waist-to-hip ratio compared with GADab- patients. Compared with GADab- patients and control subjects, the GADab+ patients had an increased frequency HLA-DQB1*0201/0302 (13 vs. 4%; P = 0.002) and other genotypes containing the *0302 allele (22 vs. 12%; P = 0.010). However, the frequency of these high-risk genotypes was significantly lower in GADab+ type 2 patients than in type 1 diabetes of young or adult onset (0201/0302 or 0302/X: 36 vs. 66 vs. 64%, P < 0.001). The GADab+ type 2 group did not differ from control subjects with respect to genotypes containing the protective DQB1-alleles *0602 or *0603, nor with respect to the type 1 high-risk genotype in the IDDM1 (Hph1 +/+). We conclude that GADab+ patients differ from both GADab- type 2 diabetic patients and type 1 diabetic patients with respect to beta-cell function, features of the metabolic syndrome, and type 1 diabetes susceptibility genes. Further, we propose that LADA be defined as GADab positivity (>5 relative units) in patients older than 35 years at onset of type 2 diabetes.

Sweden experienced a marked epidemic of celiac disease between 1984 and 1996 in children younger than 2 years of age, partly explained by changes in infant feeding. The objective of this study was to determine the prevalence of celiac disease in 12-year-olds born during the epidemic (1993), including both symptomatic and screening detected cases.All sixth-grade children in participating schools were invited (n = 10,041). Symptomatic and, therefore, previously diagnosed celiac disease cases were ascertained through the National Swedish Childhood Celiac Disease Register and/or medical records. All serum samples were analyzed for antihuman tissue transglutaminase (tTG)-IgA (Celikey), and serum-IgA, and some for tTG-IgG and endomysial antibodies. A small intestinal biopsy was recommended for all children with suspected undiagnosed celiac disease.Participation was accepted by 7567 families (75%). Previously diagnosed celiac disease was found in 67 children; 8.9/1000 (95% confidence interval [CI] 6.7-11). In another 192 children, a small intestinal biopsy was recommended and was performed in 180. Celiac disease was verified in 145 children, 20/1000 (95% CI 17-23). The total prevalence was 29/1000 (95% CI 25-33).The celiac disease prevalence of 29/1000 (3%)-with two thirds of cases undiagnosed before screening-is 3-fold higher than the usually suggested prevalence of 1%. When these 12-year-olds were infants, the prevailing feeding practice was to introduce gluten abruptly, often without ongoing breast-feeding, which might have contributed to this unexpectedly high prevalence.

M.P. has acted as scientific advisor for the development of the glibenclamide-glyburide suspension named AMGLIDIA in the European Union. The other authors have declared no conflicts of interest.

Abstract Background Diabetes is presently classified into two main forms, type 1 (T1D) and type 2 diabetes (T2D), but especially T2D is highly heterogeneous. A refined classification could provide a powerful tool individualize treatment regimes and identify individuals with increased risk of complications already at diagnosis. Methods We applied data-driven cluster analysis (k-means and hierarchical clustering) in newly diagnosed diabetic patients (N=8,980) from the Swedish ANDIS (All New Diabetics in Scania) cohort, using five variables (GAD-antibodies, BMI, HbA1c, HOMA2-B and HOMA2-IR), and related to prospective data on development of complications and prescription of medication from patient records. Replication was performed in three independent cohorts: the Scania Diabetes Registry (SDR, N=1466), ANDIU (All New Diabetics in Uppsala, N=844) and DIREVA (Diabetes Registry Vaasa, N=3485). Cox regression and logistic regression was used to compare time to medication, time to reaching the treatment goal and risk of diabetic complications and genetic associations. Findings We identified 5 replicable clusters of diabetes patients, with significantly different patient characteristics and risk of diabetic complications. Particularly, individuals in the most insulin-resistant cluster 3 had significantly higher risk of diabetic kidney disease, but had been prescribed similar diabetes treatment compared to the less susceptible individuals in clusters 4 and 5. The insulin deficient cluster 2 had the highest risk of retinopathy. In support of the clustering, genetic associations to the clusters differed from those seen in traditional T2D. Interpretation We could stratify patients into five subgroups predicting disease progression and development of diabetic complications more precisely than the current classification. This new substratificationn may help to tailor and target early treatment to patients who would benefit most, thereby representing a first step towards precision medicine in diabetes. Funding The funders of the study had no role in study design, data collection, analysis, interpretation or writing of the report. Research in context Evidence before this study The current diabetes classification into T1D and T2D relies primarily on presence (T1D) or absence (T2D) of autoantibodies against pancreatic islet beta cell autoantigens and age at diagnosis (earlier for T1D). With this approach 75-85% of patients are classified as T2D. A third subgroup, Latent Autoimmune Diabetes in Adults (LADA,<10%), is defined by presence of autoantibodies against glutamate decarboxylase (GADA) with onset in adult age. In addition, several rare monogenic forms of diabetes have been described, including Maturity Onset Diabetes of the Young (MODY) and neonatal diabetes. This information is provided by national guidelines (ADA,WHO, IDF, Diabetes UK etc) but has not been much updated during the past 20 years and very few attempts have been made to explore heterogeneity of T2D. A topological analysis of potential T2D subgroups using electronic health records was published in 2015 but this information has not been implemented in the clinic. Added value of this study Here we applied a data-driven cluster analysis of 5 simple variables measured at diagnosis in 4 independent cohorts of newly-diagnosed diabetic patients (N=14755) and identified 5 replicable clusters of diabetes patients, with significantly different patient characteristics and risk of diabetic complications. Particularly, individuals in the most insulin-resistant cluster 3 had significantly higher risk of diabetic kidney disease. Implications of the available evidence This new sub-stratification may help to tailor and target early treatment to patients who would benefit most, thereby representing a first step towards precision medicine in diabetes

Abstract Background and Aims Several factors exist regarding the risk for, healing and prevention of pressure ulcers (PUs). A mobile PU team with an individualized holistic approach adapted to the home or outpatient clinic setting could be beneficial for the prevention, and management of PUs. Aims To describe the mobile PU team's interventions among individuals who had deep PUs and were living at home. Another aim was to describe the patients' perceptions of the quality of the care and having a deep PU. Methods A quantitative study with a cross‐sectional design. At an outpatient clinic, a mobile PU team was established to perform and follow up PU prevention interventions and advanced wound care treatment at home and at the outpatient clinic. All adult patients with existing deep category four PUs remitted to the outpatient clinic were asked to participate, and 16 out of 24 individuals consented. Instruments used for data collection were “Quality from the Patient's Perspective,” “Wound‐Quality of Life,” “Modified Norton Scale,” and a study developed protocol for the mobile team's PU interventions. Results The patients chose home visits 20 times and outpatient clinic visits 89 times. In total, 8–13 interventions per participant were performed by the mobile team. The results show that having PUs affected the participants' perceptions of care and general well‐being. The PUs did not heal completely but they did improve, six patients underwent flap surgery. Conclusion When organizing care regarding patient safety for patients with deep PUs, it is important to consider the patient's perspective and well‐being and to involve patients in their care plans. Home care is perhaps not the only way of caring; other aspects, in addition to telemedicine, could be an option.

Aims/hypothesis: To investigate the frequency and characteristics of partial remission in Swedish children with type 1 diabetes and whether insulin delivery method, i.e., continuous subcutaneous insulin infusion (CSII) or multiple daily injections (MDI) affect incidence and duration of this period 2007-2011. Factors that increase the proportion of subjects that enter partial remission and extend this period can improve long-term metabolic control and reduce the risk of severe hypoglycemia, improve quality of life and in the long run reduce late complications. Methods: Longitudinal data from 2007-2020 were extracted from the Swedish National Quality Register (SWEDIABKIDS) with all reported newly diagnosed children. Data on C-peptide from the participants in the Better Diabetes Diagnosis study (BDD) from 2007-2010 were used. The definition of partial remission was Insulin Dose Adjusted HbA1c (IDAA1c): HbA1c (%)+(4 x total daily insulin dose (U/kg/day)) ≤9. Results: Of the 3,887 patients, 56% were boys. More boys than girls were in partial remission throughout the follow-up period until 24 months after diabetes onset. Fewer children 0-6 years old had partial remission at 3 and 12 months but not at 24 months compared to older age groups. A larger proportion of patients using CSII at 12 and 24 months remained in partial remission compared to those with MDI (37% vs 33%, p=0.02 and 31% vs 27%, p<0.01 respectively). The level of C-peptide was higher in the group with partial remission and mean HbA1c was lower, both p<0.001. Partial remission at 12 months after diabetes onset was associated with CSII (OR:1.39 CI:1.13, 1.71), shorter diabetes duration (OR:0.80 CI:0.76, 0.84) and male sex (OR:1.23 CI:1.04, 1.46) Conclusions/interpretation: Insulin through MDI, longer duration of diabetes, and female sex were associated with lower frequency of partial remission. Use of CSII seem to contribute to longer partial remission among Swedish children with type 1 diabetes.